AVALIAÇÃO ESTATfSTICA E ECONÔMICA DE RESULTADOSDE CONCURSOS DE PRODUTIVIDADE DE MILHO

João Carlos Garcia

RESUMO - A.divulgação dos resultados de concursos de produtividade geralmente limita-se às produti-vidades obtidas, sem informações adicionais de como elas foram alcançadas, Isto impede a avaliação dodesempenho das práticas utilizadas pelos agricultores e a identificação dos fatores que determinaram asprodutividades obtidas. Neste trabalho, uma série de variáveis tecnológicas e ambientais foi utilizadapara explicar as variações dos rendimentos físicos obtidos no Concurso de Produtividade da região deSete Lagoas, MG. Os fatores responsáveis pela explicação de cerca de 79% das variações encontradasforam: o uso de híbridos de gerações mais recentes e sua interação com o nível de Ca + Mg no solo(abaixo do teor de Ca + Mg igual a 2 eq.mg., as cultivares mais antigas seriam mais produtivas); a popu-lação de plantas (cerca de 44 mil plantas/ha forneceriam o maior retorno econômico); o nível de potás-sio no solo e sua interação negativa com o adubo aplicado (a dose econômica seria de cerca de 150 kgde 4-14-8/ha); o uso de aração (encontra-se disseminado, na região, o preparo do solo apenas com gra-de) e o controle de plantas daninhas com tração animal. Estes resultados indicam a necessidade de umestudo mais apurado dos resultados de concursos de produtividade, de forma a se evitar extrapolaçõesapressadas e errôneas.

STATlSTICAL AND ECONOMICAL EVALUATION OF MAIZEPRODUCTIVITV CONTESTS

ABSTRACT - The available data on the results of productivitv eontests among Brazilian farmers isusually restricted to the productivity itself. There is f10 additional information on how sueh producti-vities were obtained. Sueh laek of informations does not permit an evaluation of the praetiees andfactors which resulted in best productivity levels. For this assav,technological and environmental var ia-tions were used to explain the produetivity variations resuItedfrom the Maize Produetion Contest heldin Sete Lagoas, MG, Brazil. About 79% of the faetors that cçuíd possibly explain the productivitvlevels were classified as: the use of recent maize hybridsand their interaetion with Ca + Mg levei inthe soil (below Ca + Mg = 2 eq.mg, the aneient eultivars would turn out to be more productive): theplant populations (best eeonomieal returns would result from a population of about 44,000 plants/ha);the potassium levei in soil and its negative interaction with the fertilizer applied (the economicalamount would be of about 4-14-S/ha); the use of plowing (in this region, the soil is usually preparedonly by harrowing); and the weed control by anirnal-tractlon implements. These results indieate thenecessity of more accurate studies on the productivity contests, in order to avoid erroneous and preci-pitate eonclusions. .

INTRODUÇÃO

Os concursos de produtividade têm sido utili-zados intensamente como forma de demonstraçãode eficiência de novas tecnologias no Brasil. Os ob-jetivos dos organizadores vão desde a promoção dedeterminados produtos, no caso de firmas produ-toras de insumos,até o estabelecimento de uma es-pécie de campo de demonstração, conduzido eidealizado pelos agricultores, com base nas tecno-logias difundidas pela Extensão Rural, no caso da-queles concursos da área das EMATERs.

Eng. - Agr., D.Se.. - Pesq. CNP-Milho e Sorgo/EMBRAPA - Caixa Postal 151, CEP35700Sete La-goas, MG.

Geralmente, a ênfase, quando da divulgaçãodos resultados, está colocada sobre as produtivida-des obtidas (às vezes são realizados cálculos eco-nômicos), com pouca ou nenhuma informação so-bre como elas foram alcançadas. Desta forma, tem-se informação de que se poderia produzir até cercade 12 t/ha de milho no Brasil, porém com indica-ções restritas sobre como, e em que condições, istoseria possível. Este fato tem conduzido a algumasconclusões apressadas que pecam justamente peladificuldade de se reproduzir as condições nas quaisos recordes de produtividade foram .conseguidos.Por outro lado, perde-se uma boa fonte de infor-mações a respeito do desempenho de algumas tec-nologias quando executadas pelos agricultores. Pa-ra que este aproveitamento seja possível, é necessá-

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rio desagregar os efeitos das várias práticas e condi-ções ambientais sobre as produtividades obtidas. Apartir daí, certas conclusões se tornam mais viá-veis.

Este trabalho objetiva analisar as causas de va-riações de produtividade que se verificaram no IIIConcurso Regional de Produtividade Física de Mi-lho - Ano Agrícola 80/81 na região de Sete La-goas, Minas Gerais.

Os efeitos de variáveis tecnológicas e ambien-tais serão separados e, para finalizar, serão apresen-tadas algumas considerações sobre aspectos econô-micos.

Variáveis e modelo estatístico

As informações utilizadas foram coletadas jun-to a 37 dos 47 participantes do concurso de produ-tividade (10 foram descartados por problemas di-versos), e podem ser divididas em dois grupos:aquelas referentes à tecnologia utilizada e as quedizem respeito às condições de solo. Reconhece-seque nem todas variáveis relevantes foram conside-radas, porém as mais importantes foram listadas.

No grupo das variáveis tecnológicas, encon-tram-se: o número de arações, o número de grada-gens, o espaçamento utilizado, a densidade deplantas, a cultivar empregada, o nível de adubaçãode plantio e de cobertura, o método de controle deinvasoras.

No grupo das variáveis de solo tem-se o pH eos níveis de AI, Ca + Mg, K e P.

Com base nas produtividades e nos valoresdestas variáveis, foi ajustada uma regressão cujomodelo estatístico é o seguinte:

232y= ao+ ~biDi+C1G+ ~diSi +e.Pop+e-Pop +i=1 i=1

+ e3Ap + e4Ap2 + esAc + e6Ac2 + e7CMa ++ esCMe + e9CAn + e10H + ellpH + e12AI ++ e13Ca + e14K + e1SP + e16pH.Ap ++e17AI.Ap + e1sCa.Ap+e19K.Ap+e20P.Ap++e21Pop.Ap + e22pH.Ac + e23AI.Ac ++ e14Ca.Ac. + elS K.Ac +e16P.Ac+ e27Pop.Ac +

3"

+ e28Ap.Ac + ~e2s+iSi.Ca + ui=1

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O significado das variáveis está listado a seguir:y é a produtividade obtida (kg/ha).

Di (i = 1,2) são duas variáveis zero-um refe-rentes ao número de arações. D1 toma valor zeronas observações com nenhuma aração, e um quan-do ocorrem uma ou duas arações. D2 é igual a umquando foram feitas duas arações e zero caso con-trário.

G é outra variável zero-um, e refere-se ao nú-mero de gradagens. É igual a zero nas observaçõescom uma gradagem e igual a um naquelas comduas gradagens.

Si (i = 1,3) são variáveis zero-um utilizadas pa-ra verificar o efeito de cultivar. S1 é igual a um nasobservações de agricultores que usaram o híbridoAG-40 1 e igual a zero naquelas de agricultores queusaram C-I lI, AG-301 e a variedade Maya XV ououtras cultivares (HMD-7974, AG-259 além deduas cultivares identificadas pela marca Reis deOuro e Ipanema). S2 é igual a um para os híbridosAG-40 1 e C-lI 1 e zero nos outros casos. S3 é iguala zero no caso do uso de Maya XV e outros e umquando dos híbridos Ag-40 1, C-lI 1 e AG-30 1.

Pop é a população de milho (em 10.000 plan-tas/há).

Ap é a quantidade (quilogramas/ha) da formu-lação 4-14-18 empregada no plan tio.

Ac é a quantidade (quilogramas/h a) de nitro-gênio utilizada em cobertura.

CMa, CMe, CAn e H são métodos de controlede invasoras, respectivamente: número de capinasmanuais, número de capinas mecânicas, número decapinas com tração animal e uso ou não de herbici-das.

pH, Ca, K e P são as variáveis de solo anotadase u o termo de erro.

A equação foi ajustada por um programa deregressão "step wise", que seleciona as variáveiscomponentes da equação final pelo seu grau de sig-nificância estatística.

A vantagem do uso de programas de ajusta-mento do tipo "step wise" está na possibilidade dese verificar quais as variáveis que individualmentese mostram mais importantes na explicação da va-riável dependente.

RESULTADOS E DISCUSSÃO

Alguns resultados, com base nas informaçõescoleta das nesse concurso de produtividade, estãona Tabela 1.

Na Tabela 2 estão as quatro primeiras equa-ções obtidas, juntamente com algumas informa-ções estatísticas. Somente o teor de Ca + Mg nosolo é responsável por 46% das variações e, indivi-dualmente, seria a mais importante. A segunda maisimportante refere-se ao controle de invasoras pormeio de tração animal. Como alguma forma decontrole sempre foi realizada, o valor do coeficientesugere pior desempenho deste tipo de controle emcomparação com os outros. A terceira variável aentrar no modelo é a variável zero - um paraaração. O valor do coeficiente indica que o uso deuma ou duas arações (já que D2 não é significati-vo) seria melhor do que nenhuma (nas obser-

vações existiam aqueles agricultores que prepara-vam o terreno apenas com uma ou duas gradagens,sem aração). A quarta variável refere-se à interaçãoS3' Ca, ou seja, das cultivares AG-40 1, C-111 eAG-301 com o teor de Ca + M~ no solo. Segundo ovalor desse coeficiente, estes hfbridos produziriam,em média, 290 kg/ha a mais por eq.mg de Ca + Mgno solo, do que as outras cultivares.

A equação final - escolhida por meio decritérios como a coerência de sinais e significânciados coeficientes, valor de R2 e do quadrado médiodo erro - éa seguinte (valores entre parênteses sãoos testes de "t"):Y = -675 + 1841.D1 - 1361.S3 - 1300CAn + 74K

(3,2) (-2,5) (-4,8) (2,6)- 65Pop2 - 0,31K.Ap+4,OPop.Ap +665S3.Ca

(-2,1) (-2,9) (2,9) (5,4)

R2 -= 79%

TABELA 1. Valores médios e extremos de algumas caracterfstlcas do 111 Concurso de Produtividade Ffsica de Milho deSete Lagoas - Base; 1 ha.

Média Máximo Mínimo

Produção !kg) 4.466 8.700 1.400População (plantas) 61.930 87.000 35.000Ad. plantio (kg de 4-14-8) 247 400 150Ad. coberto (kg de N) 13 120 OpH 5,0, 7,3 4,6AI+++ (eq. mg/l00cc) 0,6 1,9 0,0Ca + Mg (eq. mg/l00cc) 3,6 10,1 0,9K (pprn) 86,6 135+ 25P Ipprn) 9,3 69 1

TABELA 2. Variáveis mais importantes na explicação das variações de produtividade no 111 Concurso de ProdutividadeFísica de Milho 1980/81 - Sete Lagoas, MG*.

VariáveisInter- R2 (%)

cepto Ca CAn D1 S3·Ca

y; 1780 749 46y; 2500 652 -1064 61.

(5,4) (-3,6)y; 897 750 -1046 1394 66

(6,2) (-3,8) (2,2)y; 866 474 -1203 1765 290 73

(3,1 ) (-4,6) (3,0) (2,7)

* Valores entre parênteses, referem-se ao teste de "t",

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Todos os coeficientes são significativos ao ní-vel de 5% de probabilidade.

As novas variáveis elevaram o valor do R 2 emapenas 6%, o que serve para mostrar a importânciadas quatro consideradas na Tabela 2.

Das variáveis que entraram no modelo, uma éreferente às características do solo (K) e três estãorelacionadas com interações entre práticas agríco-las e características do solo ou retornos decrescen-tes ao uso de fatores (K.Ap, Pop.Ap e POp2). Asvariáveis S3 e S3.Ca nada mais são do que o rear-ranjo de duas que já estavam no modelo anterior(Ca e S3.Ca) de forma a fornecer maior poder deexplicação.

Algumas conclusões podem ser retiradas, combase nesta equação. Os valores dos coeficientes deS3 e S3.Ca indicam que os híbridos AG-401,C-l11 e AG-301 (sem diferença estatística entreeles) seriam mais produtivos (cerca de 648 kg/hapor eq.mg de Ca + Mg a mais) do que as outras cul-tivares, apenas quando o teor de Ca + Mg for aci-ma de aproximadamente 2 eq.mg. Abaixo destevalor as outras cultivares se comportariam melhor.Neste ponto, é bom ressaltar a grande correlaçãoexistente entre Ca + Mg e o teor de fósforo(0,76), o que implica na necessidade de se conside-rar o complexo Ca + Mg e fósforo como um únicofator. Em decorrência da não separação (causadapor problemas estatísticos) destes fatores na equa-ção, deve-se considerar o efeito conjunto delescomo o condicionante da resposta diferencial dascultivares. As variáveis tradicionais não responde-riam a acréscimos nos níveis de Ca + Mg. A esterespeito, deve-se assinalar que 1 t de calcário com38% de CaO .fornece cerca de 0,676 eq.mgf 100ccde solo. Desta forma, cerca de 3 t de calcário comestas características garantiriam, ao mínimo, o li-mite de 2 eq.mg/Iüücc de solo citado acima.

Os coeficientes de K e KAp indicam que, ape-sar da influência positiva do potássio sobre a pro-dução, este elemento estaria interferindo (pelomenos no teor médio das observações), negativa-mente sobre a resposta à adubação de plantio.

Os coeficientes de POp2 , K.Ap e Pop.Ap. per-mitem alguns cálculos de natureza econômica. Pe-los preços da safra de 80/81, seria necessário umacréscimo de cerca de 1,8 kg/ha de milho para ca-da quilograma da fórmula 4-14-8 empregada, de

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forma a compensar o seu uso, Substituindo-se K ePop por seus valores médios no conjunto de obser-vações e derivando-se com relação a Ap tem-se queo valor encontrado é inferior a 1,8, o que indicariaa não-economicidade do uso de adubação de plan-tio, dadas as condições médias dos participantesdeste Concurso de Produtividade. Como não se dis-.põem de observações com o uso de menos do que150 kg/ha de 4-14-8, e para evitar o risco de ex-trapolações, este seria o valor recomendável para omaior lucro dos participantes.

A existência do termo quadrático de Pop per-mite que se calcule a população ótima em termoseconômicos. Dados os preços da safra 80/81 e aadubação de 150 kg/ha de 4-14-8, a populaçãoideal estaria em torno de 44.000 plantas/ha, que éinferior à média utilizada (aproximadamente61.000 plantas/ha) neste concurso, mas dentro dointervalo 40-50 mil plantas/h a recomendado pelapesquisa.

De um modo geral, parece ter ficado patente aa importância de algumas poucas variáveis para aexplicação da ampla diferença de produtividadeencontrada nesse concurso. Apenas a variável rela-cionada com o complexo Ca + Mg e P foi responsá-vel por 46% das variações, o que implica que pro-duz mais quem dispõe de solos com melhores ca-racterísticas químicas. O problema é saber qual ocusto necessário para se obter um solo com tais ca-racterísticas. Deve-se ressaltar que o fator fertilida-de do solo quase nunca é levantado nas explica-ções sobre as produtividades obtidas nos concursosde produtividade.

Outra variável importante refere-se ao controlede ervas. Embora de difícil explicação (não parecetir razão para que um bom preparo com trabalhoanimal leve a produtividades diferentes do que umbom preparo com tração mecânica), este fator res-ponde por cerca de 15% das variações em produti-vidade. Deve-se ressalvar que as observações comcapina por tração animal estavam concentradasentre as de menor produtividade, podendo estavariável ter captado o efeito de outras não incluí-das.

Com importância um pouco menor, mas detoda maneira bastante significativa em uma regiãoonde o preparo do solo por meio apenas de gradepesada é relativamente comum, figura a aração do

terreno. Chama-se atenção para o fato de que oacréscimo na produção (cerca de 1.841 kg/ha naequação final) cobre os custos de um preparo maiscuidadoso do terreno.

Ainda dentro das variáveis mais significativaspara a produção, tem-se a interação de novas culti-vares com o teor de cálcio + magnésio no solo, quetorna o efeito das cultivares cada vez mais impor-tante na medida em que aumenta a disponibilidadedo complexo Ca + Mg e fósforo no solo. Desta for-ma, as novas cultivares por si só teriam pouca im-portância no aumento de produtividade, mas cria-riam condições para o uso de novas tecnologiascom as quais interagiriam para o aumento dos ren-dimentos.

Para finalizar, os resultados aqui apresentadosindicam a necessidade de um estudo mais apurado

dos resultados de Concursos de produtividade. Osimples uso das produtividades obtidas, semnenhuma consideração sobre como elas foram al-cançadas é perigoso e pode conduzir a conclusõeserrôneas. Por outro lado, a decomposição dos con-dicionantes da produtividade pode fornecer infor-mações interessantes, do ponto de vista científico,sobre os fatores com potencial para contribuir noincremento da produção, a nível de produtor.

AGRADECIMENTOS

O autor agradece à EMATER-MG, na pessoado Coordenador de Culturas do ESREG Sete la-goas, José Eustáquio Loureiro, pelo fornecimentodos dados básicos.

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